Grote kwantitatieve modellen en toegepaste ML
Modellen die voorspellen, prijzen, scoren en detecteren, getraind op uw data en uitlegbaar voor uw toezichthouder
Beslissingen over cijfers rusten nog op spreadsheets en vuistregels
Prijzen, krediet, voorraad en fraude worden vele malen per dag beslist. Statische regels en spreadsheetmodellen missen patronen in de data, en reageren laat wanneer markten bewegen.
Machine learning kan het beter, maar alleen als een model te vertrouwen is. Toezichthouders, auditors en klanten willen weten waarom een lening is geweigerd of een betaling is tegengehouden.
Wat u krijgt
Beslissingen op basis van uw data
Voorspellingen, prijzen en scores die uit uw eigen data komen en meebewegen wanneer die verandert.
Risico dat wordt gevangen zodra het ontstaat
Fraude, witwassen en ongebruikelijk gedrag opgemerkt zodra transacties plaatsvinden, niet bij de maandafsluiting.
Beslissingen die u kunt uitleggen
Elke modelbeslissing uitgelegd in termen die een kredietcommissie, een auditor of een klant kan volgen.
Scenario’s eerst getest
Financiële en supplychainscenario’s in simulatie getest voordat geld wordt vastgelegd.
Wat we leveren
Grote kwantitatieve modellen
Grote kwantitatieve modellen (LQM’s) getraind op numerieke data voor financiële, numerieke en supplychainsimulatie, zodat u scenario’s kunt testen voordat u handelt.
Forecasting, dynamische prijsstelling en vraagdetectie
Voorspellende modellen die vraag en omzet voorspellen, prijzen vaststellen die op de markt reageren en verschuivingen in vraag vroeg detecteren.
Kredietscoring en acceptatierisico met uitlegbare AI
Krediet- en acceptatiemodellen waarvan elke beslissing de redenen erachter meelevert, via uitlegbare AI (XAI).
Classificatie, personalisatie en aanbeveling
Modellen die gevallen classificeren, aanbiedingen personaliseren en het volgende product, de volgende content of de volgende actie voor elke klant aanbevelen.
Realtime fraudedetectie, AML en anomaliedetectie
Detectie van fraude, patronen van anti-witwassen (AML) en ongebruikelijk gedrag zodra transacties plaatsvinden, met gevallen die naar uw onderzoekers worden gerouteerd.
AI voor R&D en wetenschappelijke simulatie
Modellen die onderzoek en ontwikkeling, industriële engineering en wetenschappelijke simulatie ondersteunen, waar experimenten traag of kostbaar zijn.
Hoe het werkt
Krediet- en acceptatiemodellen bevatten uitlegbare AI (XAI), zodat elke beslissing kan worden herleid tot de data die haar stuurde.
Definieer de beslissing
We spreken af welke beslissing het model ondersteunt, hoe succes wordt gemeten en wat een verkeerd antwoord kost.
Bereid de data voor
We beoordelen de data die u hebt, bouwen de features die het model nodig heeft en controleren ze op hiaten en bias.
Versla de nulmeting
We vergelijken kandidaatmodellen met uw huidige methode en houden het eenvoudigste model dat aantoonbaar beter presteert.
Leg uit en valideer
We testen het model op ongeziene data, leggen zijn beslissingen uit en documenteren het voor uw risico- en auditteams.
Implementeer en monitor
We verbinden het model met uw systemen, letten op drift en trainen het opnieuw wanneer de prestaties dalen.
Technologieën en standaarden
Grote kwantitatieve modellen simuleren financiële, numerieke en supplychainscenario’s. Toegepaste machine learning omvat forecasting, dynamische prijsstelling, kredietscoring, aanbeveling en realtime fraudedetectie en AML-detectie.
- AI en machine learning
- PyTorch
- TensorFlow
- scikit-learn
- XGBoost
- MLflow
- Methoden en werkwijzen
- Grote kwantitatieve modellen (LQM’s)
- Uitlegbare AI (XAI)
- Forecasting en vraagdetectie
- Realtime fraudedetectie en AML-detectie
Hoe u begint
Klanten beginnen meestal met één beslissing met een duidelijke kostprijs, zoals een kredietmodel of een vraagvoorspelling, en breiden van daaruit uit.
Wat er nu gebeurt
Een tijd afspreken
Ons team mailt u om een tijd voor de sessie af te spreken.
Voorgesprek
Een gratis online voorafgaand adviesgesprek van 30 minuten: we bespreken uw doelen, systemen en beperkingen.
Gereedheidsanalyse
In een gratis gereedheidsanalyse van 48 uur toetst een Principal Architect uw project aan de 6-punts Definition of Ready en adviseert het traject dat past.
Het traject kiezen
Projecten met een heldere scope ontvangen binnen 3–5 werkdagen een bindend voorstel. Projecten in de conceptfase starten in de Blueprint Studio. Een live systeem dat uitvalt, ongedocumenteerd is of integratie nodig heeft, begint met een diagnose van 1–2 weken. De Blueprint Studio en de diagnose hebben elk een vaste prijs, vermeld in het voorstel.
Vragen en antwoorden
Wat is een groot kwantitatief model?
Een groot taalmodel is getraind op tekst. Een groot kwantitatief model (LQM) is getraind op numerieke data, zoals prijzen, transacties of supplychainstromen. Het wordt gebruikt om scenario’s te simuleren en uitkomsten te voorspellen waarbij het antwoord een getal is.
Hoeveel data hebben we nodig?
Dat hangt af van de beslissing en hoeveel de data varieert. We beoordelen bij de start wat u hebt en zeggen u eerlijk of dat genoeg is. Waar dat niet zo is, zeggen we wat u moet verzamelen, of een eenvoudiger methode volstaat.
Kan XSIS de beslissingen van het model uitleggen aan auditors en klanten?
Ja. We gebruiken uitlegbare AI-methoden (XAI) die laten zien welke factoren elke beslissing stuurden, en we documenteren hoe het model is gebouwd en getest. Uw krediet-, risico- en auditteams kunnen elk model beoordelen voordat het live gaat.
Hoe controleert XSIS op bias?
We testen hoe het model presteert over de klantgroepen die voor u en uw toezichthouder belangrijk zijn. Waar resultaten verschillen zonder goede reden, wijzigen we de data, de features of het model vóór de release.
Kan het model fraude stoppen zodra die plaatsvindt?
Ja. Fraude- en AML-modellen scoren transacties in realtime, zodra ze plaatsvinden. Verdachte gevallen worden vastgehouden of naar uw onderzoekers gerouteerd, met de redenen waarom het model ze signaleerde.
Wat gebeurt er wanneer het model niet meer presteert?
Markten en klanten veranderen, dus modellen driften. We monitoren prestaties en de data die het model ziet, waarschuwen uw team wanneer een van beide verschuift, en trainen het model opnieuw via een geteste pipeline.
Wie is eigenaar van de modellen en features?
U. De code, features, getrainde modellen en documentatie die we voor u maken, zijn van u zodra elke mijlpaal is betaald.
Begin met een gesprek, niet met een contract.
Vertel ons wat u wilt bouwen, verbinden of beveiligen. Een architect neemt het met u door en adviseert daarna waar te beginnen.